综述：提高医学生实验室医学实践能力的教学策略：一项初步综述

《Frontiers in Medicine》：Educational strategies for enhancing medical students’ competency in laboratory medicine practice: a scoping review

　　摘要背景：实验室医学支持了大约70%的临床决策，然而它与本科医学教育的整合仍然不足，导致医学生在临床实践中解读和应用实验室结果的能力存在缺陷。目的：本范围综述旨在系统地识别和描述旨在提高临床医学生实验室医学实践能力的教育策略，并分析这些策略的教学特点和实施背景。方法：遵循Arksey和O’Malley框架以及PRISMA-ScR指南，我们在PubMed、WOS、CNKI和其他数据库（2015-2025年）中搜索中文和英文的相关研究。两位评审员独立筛选并提取数据。使用描述性统计和归纳性定性内容分析进行综合分析。结果：共纳入11项研究，主要来自中国、伊朗、美国等地。教育策略被归纳为三个主题：（1）与临床工作流程的结构化整合；（2）技术增强的互动和模拟；（3）协作学习和真实的工作场所参与。这些策略通常结合使用，其有效性受到课程阶段和机构资源的影响。现有研究主要集中在结果解读上，对测试选择、临界值管理和跨专业沟通的关注较少。结论：本综述提供了实验室医学能力培养教育策略的系统映射，指出了研究设计、长期结果评估和关键能力领域覆盖方面的不足。研究发现为当前教育策略提供了初步的布局，强调了研究设计和能力覆盖方面的重大差距，并为这一医学教育关键领域的未来研究指明了方向。

1 引言
实验室医学是现代临床实践的基石，据估计有70%的临床决策依赖于其提供的客观数据。尽管在临床决策中起着不可或缺的作用，但多项研究表明，它与本科医学教育的整合仍然不足，这是一个被广泛记录的教育缺陷。理论与临床应用之间的脱节直接导致了医学生在核心能力方面的显著差距，包括测试选择、结果解读和临床整合。基于价值的实验室医学（VBLM）的概念最近受到了越来越多的关注，强调实验室检测的最终目标不仅仅是分析准确性，还包括改善患者结果和医疗保健的可持续性。在这一框架下，实验室专业人员被期望作为顾问，确保为正确的患者选择正确的检测，并将实验室数据转化为可操作的临床信息。然而，未来医生的实验室医学教育并没有跟上这一范式的转变。分析前错误——如不适当的测试选择、样本收集错误和结果解读错误——仍然是诊断错误和患者伤害的主要原因。研究表明，高达15%的分析前错误可能导致中度到严重的患者后果，而这些错误中的许多可以通过更好的教育和培训来预防。此外，越来越多的证据强调实验室专业人员的能力与患者安全之间的关键联系。经过认证的实验室科学家比未经认证的人员犯的错误要少得多，这突显了结构化教育和认证路径的重要性。实验室诊断的复杂性不断增加，包括即时检测、数字化和人工智能的发展，已经改变了现代医疗保健。然而，医学生往往接受的实验室医学培训是零散或不足的，这导致了临床实践中可预防的错误。为了应对这一挑战，医学教育界达成了广泛的共识，从而建立了相应的研究生能力标准。近年来，教育工作者探索了各种教学模式，如基于案例/问题的学习（CBL/PBL）、临床诊断路径的整合以及数字工具的应用。然而，现有相关研究在干预设计、目标人群和评估方法方面存在显著异质性，导致证据碎片化。因此，迫切需要系统地梳理和综合现有的教育干预措施。本研究旨在系统地识别和描述文献中报道的旨在提高临床医学生实验室医学实践能力的教育干预策略，重点分析这些策略如何围绕临床实践展开，并阐明其教学方法、实施背景、目标能力领域及相关有效性证据。通过梳理现有研究，本综述旨在构建该领域的知识地图，为未来的课程设计、教学改革和研究方向提供初步参考，同时承认当前证据质量和范围上的局限性。

2 方法
2.1 协议
本范围综述采用了协作团队方法，遵循Arksey和O’Malley提出的范围综述方法论框架，并由Joanna Briggs研究所（JBI）提供的后续澄清和建议进一步完善。报告将遵循系统综述和荟萃分析扩展的优选报告条目（PRISMA-ScR）清单（见补充材料1中的PRISMA清单）。PCC（人群、概念、背景）框架指导了评审过程，以确保目标和纳入标准的清晰性和有效性。我们的协议已在国际注册系统综述和荟萃分析协议平台（INPLASY）上注册，注册号为：INPLASY20251200，doi: 10.37766/inplasy2025.12.0034（见补充材料2）。搜索在英文数据库中使用英文进行，在中文数据库中使用中文进行。我们使用了人工智能软件DeepLTranslator（版本4.5）进行英文和非英文语言之间的翻译，因为该工具在学术环境中已被证明非常可靠。由于这是一项范围综述，因此不包括正式的质量评估或荟萃分析。

2.2 纳入和排除标准
2.2.1 纳入标准
根据PCC框架（19-21），符合以下所有标准的研究被纳入：
（1）人群：研究聚焦于临床医学生，即参加本科（博士前）医学学位课程的个体，目的是为了成为医生。这可能包括处于临床课程、临床技能训练和实习/轮转阶段的医学生。
（2）概念：核心概念是旨在培养实验室医学实践能力（即测试选择、结果解读、临床整合和决策能力）的教育策略。这包括任何描述的教学干预、方法、课程组成部分、教学方法或工具（例如，特定课程、模块、研讨会、电子学习、床边教学、临床推理练习）。策略必须明确旨在提高与实验室医学临床应用直接相关的知识、技能或态度。这包括但不限于：测试选择/适当性、结果解读、诊断推理、理解分析前/后因素以及实验室数据在临床决策中的有效利用。
（3）背景：正式的医学教育环境。这包括在医学院、教学医院或附属临床培训站点进行的教育活动，作为核心医学学位课程的一部分。

2.2.2 排除标准
符合以下任何条件之一的研究被排除：
（1）仅关注研究生培训生（例如，住院医师、研究员）、护理学生或相关健康专业学生（例如，临床实验室科学学生）的研究。
（2）教育内容仅涉及实验室技术的理论指导或操作细节，而没有明确旨在培养他们在临床诊断和治疗决策中的应用能力的研究。
（3）在继续职业发展（CPD）或针对合格人员的纯工作场所培训背景下进行的研究。
（4）在全文筛选阶段无法通过任何渠道获取全文的文献。
（5）未以中文或英文发表的文献。

2.3 证据类型
范围综述的搜索范围应根据其具体目标来确定。鉴于本综述的核心目标是识别、描述并对已发表的教育干预策略进行主题分析，并提供可访问的详细方法学信息，我们的搜索集中在主要的同行评审文献数据库上。文献类型包括（但不限于）定量或定性原创研究（如随机对照试验（RCTs）、队列研究、前后研究、横断面调查、定性研究、课程或教学项目评估报告、系统综述和范围综述。对于观点性文章（例如，评论、信件、社论），进行了全文评估；只有当它们提供了关于特定教育策略或课程模式的详细描述、分析或框架建议时才被纳入。仅表达一般观点或进行简单讨论的文章被排除。虽然我们认识到灰色文献（例如，会议摘要、学位论文）的价值，但本综述的初步搜索未包括灰色文献来源，以确保对纳入研究的详细方法和结果进行深入的主题分析。

2.4 搜索策略和研究选择
我们根据PRISMA-S扩展指南制定了搜索策略。最初，通过团队讨论和关键文献的回顾确定了三个核心概念块：（1）临床医学教育，（2）实验室医学，（3）教育/培训。随后在PubMed和Web of Science进行了初步搜索。通过分析搜索结果中的高频关键词和MeSH术语，并验证可以检索到五篇已知高度相关的文章（“种子文章”），我们逐步完善了搜索词列表。两位作者独立筛选了五个数据库：PubMed、Web of Science、中国国家知识基础设施（CNKI）、Springer LINK和中国医学会（CMA）期刊数据库。搜索时间为2025年4月至7月。搜索策略根据每个数据库的特点进行了调整：在中文数据库（CNKI、CMA）中主要使用中文主题词或摘要字段；在英文数据库（PubMed、Web of Science、Springer LINK）中，结合使用了MeSH术语和标题/摘要自由文本词，以确保敏感性和精确性。还进行了进一步的手动搜索，包括筛选相关已发表的系统综述或荟萃分析的参考文献列表。每个数据库的详细搜索字符串见补充材料3。本综述搜索了2015年1月1日至2025年6月30日期间发表的文献。选择这一时间范围的理由有两个：自2015年以来，全球医学教育全面转向了基于能力的医学教育（CBME），教学重点从知识传递转向了临床实践能力的系统培养；这一起点确保了综述聚焦于现代教育范式相关的策略。自2010年代中期以来，虚拟模拟和移动学习等数字技术在医学教育中的应用迅速增加，为实验室医学的实践教学提供了创新工具；这个时间范围可以有效捕捉到这一教育技术快速整合的关键证据。搜索不限于出版语言（但最终筛选仅限于中文和英文文献）。总之，这个时间范围旨在系统地综合与当前主流教育理念和技术进步相一致的最新证据。根据纳入和排除标准，所有数据库的搜索结果都被导入参考管理软件EndNote（版本25.0，Clarivate Analytics）中进行合并，并使用其去重功能自动删除重复记录。随后，去重后的唯一记录被导入系统综述管理软件Covidence（Veritas Health Innovation，澳大利亚墨尔本）进行筛选。筛选过程分为两个阶段：基于PCC标准的标题和摘要筛选：两位研究人员独立审查所有记录，并根据预先建立的纳入/排除标准进行判断。任何被认为符合条件的记录进入下一阶段。全文筛选：获取上一阶段包含的记录的全文。然后由相同的两位研究人员独立审查全文以确定最终资格。在这一步骤中，排除了无法获取全文的记录，并记录了原因。在每个筛选阶段，两位研究人员的判断相互核对。如果讨论后无法达成一致，则咨询第三位资深研究人员进行仲裁。整个筛选过程旨在透明和可重复。选择过程详见PRISMA-ScR流程图（见补充材料4）。

2.5 数据提取和图表制作
通讯作者Kiyun Tian根据综述目标和PCC框架（20, 21）预先设计了标准化的数据提取表（见补充材料5），以确保评审员之间的一致性。该表旨在捕获与证据映射相关的数据，而不是提取用于效果综合的详细结果，这与范围综述的目的相符。初步的图表分类包括：(1) 研究识别和背景：作者（年份）、国家、证据来源、研究目的；(2) 参与者：目标学习群体；(3) 概念：教育策略/干预措施的详细信息（策略描述、教学方法、实施模式、持续时间）；(4) 背景：教育环境（例如，大学、教学医院）；(5) 评估方法：研究设计、使用的工具、报告的结果类型（例如，知识、技能、态度）；(6) 主要发现和结论：报告的结果、优势、局限性以及作者提出的建议。该表格在包含的来源样本（例如2-3篇文章）上进行了初步测试，由至少两名独立审稿人完成，并根据团队讨论进行了迭代改进。随后，数据提取由两名审稿人独立完成。在整个提取过程中，定期召开团队会议讨论进展、解决问题，并确保表格涵盖了所有必要的信息。最终的数据提取表格见补充材料5.2.6。

数据分析与综合策略
分析遵循了一种结构化的多阶段方法，结合定量和定性描述方法来绘制证据图谱，符合JBI的建议（20, 21）。综合分析不包括荟萃分析、元综合分析或对证据偏倚风险的批判性评估，因为这些超出了范围审查的范围（20, 26, 27）。

2.6.1 定量描述性分析
描述了纳入研究的基本特征，并以百分比形式呈现。这包括证据的时间和地理分布、研究设计方法、目标学习者的阶段以及所涉及实验室医学实践能力的焦点。

2.6.2 基本定性内容分析
本研究采用了归纳性定性内容分析方法，从提取的数据中构建关于“教育干预策略”的主题，严格遵循JBI的范围审查方法指南。团队成员仔细阅读了数据提取表中所有纳入研究的“教育策略核心描述”。两名研究人员独立地对每种策略描述进行了开放式编码，使用简短的词语或短语来捕捉其教学特点（例如，“使用决策支持工具”、“小组案例分析”、“遵循标准化路径”、“在线游戏化学习”、“跨专业协作讨论”）。随后，两名研究人员会面比较和讨论独立生成的代码，将含义相似的代码组织成初步分类。整个过程中使用Microsoft Excel来管理代码并便于初步分类的组织。研究团队进一步抽象、比较和整合这些初步分类，基于它们之间的内在关系提炼出更高层次的主题。每个主题的命名旨在准确总结其下所有策略的共同基本特征。通过团队验证和迭代，达成了对主题结构的共识，将所有纳入文献中的教育策略映射成一个清晰的知识图谱。

2.6.3 实施背景和证据差距的叙事综合
通过对提取数据的深入解读，实现了以下两个目标：分析教育策略与其依赖的具体背景因素之间的相互作用（区域和系统差异、适用于教育阶段的程度、机构和资源背景、整合的深度和方式）；并通过批判性审查现有证据的分布、质量和全面性，识别研究领域的不足之处和未来方向。

3 结果
3.1 研究选择
文献筛查遵循PRISMA-ScR指南进行。初次搜索共产生了9,946条记录，其中7,613条来自PubMed，77条来自Web of Science，1,485条来自CNKI，212条来自Springer LINK，556条来自中国医学协会（CMA）数据库。此外，通过相关系统回顾的引用追踪又识别出3条记录。在去除641条重复记录后，共有9,305条独特记录接受了标题和摘要的筛查。在此阶段，有9,067条记录因不符合PCC框架的标准而被排除。随后，检索了剩余238篇文章的全文以进行资格评估。经过全文审查后，又有227篇文章被排除。排除的主要原因包括：不适合的研究对象（n = 101，44.5%）、非实用的教育干预措施（n = 78，34.4%）、与主题无关（n = 43，18.9%）、无法获取全文（n = 3，1.3%）以及非中文/英文语言（n = 2，0.9%）。排除原因的详细分解及相应参考文献见补充材料4。

最终，有11项研究被纳入本范围审查。整个筛查过程由两名研究人员独立完成，任何分歧通过讨论或与第三位资深研究人员的咨询得到解决。研究选择流程的详细信息见补充材料4。

3.2 定量描述性分析——纳入研究的特征
通过系统搜索和筛查，最终有11篇相关文章纳入本综述（其中5篇来自CMA，1篇来自CNKI，2篇来自PubMed，2篇来自WOS，2篇来自参考列表）。纳入研究的发表年份范围从2017年到2024年。其中，有7项研究发表于近五年内（2020–2024年），表明该领域持续受到关注。中国是研究产出的主要来源，贡献了6项研究。其余5项研究分别来自伊朗（2项）、美国、捷克共和国和新西兰（各1项）[见表1，了解纳入研究的地理分布（n = 11）]。有一项研究（28）的作者来自不同的医疗专业背景，反映了跨专业合作。纳入的文献包括6篇中文文章和5篇英文文章。研究设计多种多样，包括非RCTs（7项研究）、RCTs（2项研究）、描述性研究（项目报告和初步评估，1项研究）和分析性研究（横断面调查，1项研究）。所有纳入的研究均为原创研究；未包括任何综述文章。详细特征总结见补充材料6。

图1：纳入研究的地理分布（n = 11）。
表1展示了纳入研究的详细特征。除了之前报告的基本特征外，我们还评估了各研究中关键信息报告的完整性。只有3项研究（27.3%）明确报告了学生之前在实验室医学方面的知识或经验（29–31）。7项研究（63.6%）清楚地描述了干预措施的持续时间（28–34），而其余4项研究（46.4%）提供的信息不足，无法确定教育干预的强度或频率。此外，没有一项研究报告了长期随访结果（>6个月），这限制了对观察到的效果可持续性的结论。

表1. 特征
| 类别 | 参考文献编号 | 发表年份 |
|---------------|-----------|------------|
| 2017–2019 | 4 | (29, 30, 32, 36) |
| 2020–2024 | 7 | (28, 31, 33–35, 37, 38) |
| 中国 | 6 | (33–38) |
| 伊朗 | 2 | (29, 30) |
| 捷克 | 1 | (31, 33) |
| 美国 | 1 | (33, 35) |
| 新西兰 | 1 | (31, 35) |
| 研究设计 | | |
| 非RCT（准实验） | 7 | (63.6) | (29–32, 34, 36, 37) |
| RCT | 2 | (18.2) | (33, 35) |
| 描述性研究（项目报告和初步评估） | 1 | (9.1) | (28) |
| 分析性研究（横断面调查） | 1 | (9.1) | (38) |

3.3 定量描述性分析——纳入研究的特征
通过系统搜索和筛查，最终有11篇相关文章纳入本综述。这些研究的发表年份跨度从2017年到2024年。其中，有7项研究发表于最近5年（2020–2024年），表明该领域持续受到关注。中国是研究产出的主要来源，贡献了6项研究。其余5项研究分别来自伊朗（2项）、美国、捷克共和国和新西兰（各1项）[见图1，了解纳入研究的地理分布（n = 11）]。一项研究（28）的作者来自不同的医疗专业背景，体现了跨专业合作。纳入的文献包括6篇中文文章和5篇英文文章。研究设计多样，包括非RCTs（7项研究）、RCTs（2项研究）、描述性研究（项目报告和初步评估，1项研究）和分析性研究（横断面调查，1项研究）。所有纳入的研究均为原创研究；未包括任何综述文章。详细特征见补充材料6。

图1：纳入研究的地理分布（n = 11）。
表1展示了纳入研究的详细特征。除了之前报告的基本特征外，我们还评估了各研究中关键信息报告的完整性。只有3项研究（27.3%）明确报告了学生之前在实验室医学方面的知识或经验（29–31）。7项研究（63.6%）清晰地描述了干预措施的持续时间（28–34），而其余4项研究（46.4%）提供的信息不足以确定教育干预的强度或频率。此外，没有一项研究报告了长期随访结果（>6个月），这限制了关于观察到的效果可持续性的结论。

关于研究设计质量，11项研究中，2项（18.2%）是随机对照试验（33, 35），7项（63.6%）是非随机比较研究（29–32, 34, 36, 37），其余1项是描述性研究（28）和1项分析性研究（38）。这种非随机设计的普遍存在表明，证据基础主要来自质量较低的研究设计，因此需要对报告的效果持谨慎态度。此外，我们系统地审查了纳入研究中使用的评估工具及其分布。表2总结了11项研究中使用的评估工具类型，包括问卷、知识/技能测试、定性反馈和实际表现评估。

表2：评估工具类别
| 评估工具 | 参考文献编号 | |
|------------|------------|-------------|
| 问卷 | 10 | (90.9%) | (28–31, 33–38) |
| 教学满意度 | 9 | (81.8%) | (28–31, 33, 34, 36–38) |
| 学习兴趣和动机 | 4 | (36.4%) | (28, 29, 31, 33) |
| 自我感知的能力提升 | 3 | (27.3%) | (28, 29, 31) |
| 课程必要性和价值的认识 | 2 | (18.2%) | (30, 31) |
| 自信心提升 | 2 | (18.2%) | (28, 31) |
| 知识/技能测试 | 8 | (72.7%) | (29, 31–37) |
| 定性反馈 | 4 | (36.4%) | (28, 29, 31, 32) |
| 实际表现评估 | 1 | (9.1%) | (33) |

表2：评估工具在11项研究中的分布。问卷的子类别计数总和超过10，因为个别研究在单个问卷中评估了多个维度。问卷是最常见的评估方法，应用于10项研究（90.9%），用于评估态度、感知或满意度（28–31, 33–38）。如表2所示，这些问卷涵盖了多个评估维度，其中教学满意度是最常测量的结果（9项研究，81.8%），其次是学习兴趣和动机（4项研究，36.4%）、学生自我感知的能力提升（3项研究，27.3%）、课程必要性和价值的认识（2项研究，18.2%）以及信心提升（2项研究，18.2%）。知识与技能测试在8项研究（72.7%）中使用（29, 31–37），形式包括标准化考试、案例分析题、课堂测验和特定技能评估表（例如，解释技能评估）。这些测试旨在直接评估学生对实验室医学相关理论知识和临床推理技能的掌握情况。定性反馈在4项研究（36.4%）（28, 29, 31, 32）中通过开放式问题或课程后的评论收集，作为定量结果的补充，提供了学生对教学策略的体验、偏好和建议的见解。此外，只有一项研究（9.1%）（33）采用了实际表现评估，该评估使用了结构化评分表来评价学生的课堂实际活动和作业，以评估他们的操作能力和综合应用水平。

3.3 定性内容分析——教育干预策略的主题构建
本节系统地综合和解释了纳入文献中的教育策略的核心逻辑和特征。通过归纳性定性内容分析，最终衍生出三个核心主题：与临床工作流程的结构化整合、技术增强的互动和情境模拟，以及具有真实工作场所参与度的协作社区。为了提供主题分布的定量概述，表3展示了每种主题及其下属策略类别的研究数量和百分比。分析显示，当前的教育策略并非基于单一方法的应用，而是表现出复合性质。例如，一个干预措施可能同时包含路径映射（主题1，类别1.1）和小组案例讨论（主题1，类别1.3）。这三个主题共同构成了一个多维策略框架，从知识重构开始，通过优化学习过程，到沉浸在真实实践环境中。

表3：主题和类别
| 主题 | 参考文献编号 | |
|------------|--------------|-------------------|
| 主题1：与临床工作流程的结构化整合 | 9 | (28, 30, 32–38) |
| 1.1 | 应用临床实验室诊断路径图 | (2 | (34, 37) |
| 1.2 | 使用标准化分析决策工具 | (1 | (35) |
| 1.3 | CBL/PBL | (6 | (28, 32, 33, 35, 36, 38) |
| 主题2：技术增强的互动和情境模拟 | 2 | (18.2%) | (31, 32) |
| 2.1 | 基于数字平台的模拟和问题解决 | (2 | (31, 32) |
| 2.2 | 游戏化在线学习模块的设计和应用 | (1 | (9.1) |
| 主题3：协作社区和真实工作场所参与度 | 3 | (27.3%) | (28, 29, 33) |

表3：主题和类别表示从定性内容分析中得出的三个核心主题及其下属的具体策略类别。n (%) 表示涉及每个策略类别的11项研究的数量和百分比。子类别计数总和超过11，因为某些研究包含多个学习阶段。报告完整性指标用于评估研究是否提供了关于这些方法学细节的明确信息。符号*表示由于某些研究包含多个学习阶段，目标学习阶段的百分比之和可能超过100%。

在研究设计质量方面，11项研究中，2项（18.2%）是随机对照试验（33, 35），7项（63.6%）是非随机比较研究（29–32, 34, 36, 37），其余为1项描述性研究（28）和1项分析性研究（38）。这种非随机设计的普遍性表明，证据基础主要来自质量较低的研究设计，因此需要对报告的效果持谨慎态度。此外，我们系统地审查了纳入研究中使用的测量工具及其分布。表2总结了11项研究中使用的评估工具类型，包括问卷、知识/技能测试、定性反馈和实际表现评估。

3.4 实施背景和证据差距的叙事综合
本节旨在深入分析教育策略与其特定背景之间的复杂互动，并系统地考察现有证据的分布特征和内在局限性，从而明确该研究领域的关键差距和未来方向。
3.4.1 教育策略与实施背景的互动
在区域和系统差异下的策略取向：纳入的中国研究倾向于在现有核心课程框架内进行深度整合和改革。例如，几项研究专注于开发和应用针对特定疾病（如慢性乙型和丙型肝炎）的“临床实验室诊断路径”，以系统地重构诸如《实验室诊断》等课程的理论教学内容（34, 37）。相比之下，一些国际研究提出了作为独立或补充模块设计的策略，例如用于翻转课堂的互动化在线课前模块（31）、短期强化实验轮换课程（29）或试点跨专业教育（IPE）项目（28）。这些差异可能反映了课程结构和管理路径的多样性。这些差异很可能反映了不同地区医学教育结构和改革理念的根本差异。中国的方法强调在现有课程中进行整合，这可能是由于中央集权的课程体系，其中核心课程是标准化的，修改需要机构层面的批准。相反，一些西方研究中采用的独立模块方法可能体现了更大的课程灵活性以及在广泛整合之前试点创新的传统。然而，目前尚不清楚哪种方法能够产生更好的教育效果。虽然有证据表明，整合课程可以让学生在不同学习阶段获得发展基本能力的机会（39），但在不同教育背景下直接比较这两种方法的有效性和可行性仍然缺乏。深度整合模型可能确保可持续性和可扩展性，但存在受到现有课程结构和资源限制的风险（40）。独立模块模型允许快速创新和评估，但在长期可持续性和融入核心课程方面可能面临挑战。未来的研究应该直接比较这两种方法在不同教育背景下的有效性和可行性。

教育阶段与策略功能的对齐：策略的设计逻辑与目标学习者的临床经验水平密切相关。针对临床前或实习生的策略主要服务于构建认知基础框架和初步临床联系的核心功能。因此，强调结构、指导和直观性的策略被广泛采纳。例如，使用临床路径图进行系统解释（34, 37）、利用决策支持工具简化复杂判断（35），或使用互动化在线模块进行课前指导（31）。对于参加临床实习的学生，策略更侧重于促进知识整合和临床应用。因此，在真实的临床环境中进行的沉浸式体验（例如，临床实验室的实际工作（33）、基于复杂现实场景的跨专业合作任务（28），或高保真工作流程模拟（32）变得更加重要。尽管这种对齐显得直观且具有教育意义，但它也可能反映了出版偏见或在特定阶段实施某些策略的便利性。例如，在实习期间，当学生已经在临床环境中时，沉浸式体验在后勤上更加可行。相反，结构化的指导工具在课堂环境中更容易实施。这种阶段与策略的对齐是否对学习效果最有利，目前仍缺乏实证研究。一些研究表明，即使是临床前学生也能从早期接触真实临床场景中受益（41），而实习生在复杂的诊断推理方面仍可能需要结构化的指导（42）。未来的研究应探讨跨阶段策略应用是否能够带来额外的好处，以及观察到的对齐是否代表最佳实践，还是仅仅出于实施的便利性。

机构资源对策略可行性的限制：策略的复杂性和普遍性受到机构资源的显著影响。高度定制和技术密集型的策略，如开发交互式生物信息学教学应用程序（32）或带有自动解释功能的专门表格（35），对技术和人力资源的要求更高。同样，跨专业教育（IPE）的成功实施（28）依赖于稳定的跨部门协作机制。相比之下，基于经典教学方法修改的策略，如以标准病例为中心的案例为基础的学习/问题导向学习（CBL/PBL）（38），主要依赖于教师的临床知识基础和教学促进技能。它们对额外技术或机构间协作的依赖较少，因此可能具有更好的普遍性。这一观察提出了关于教育公平性和研究成果可转移性的重要问题。如果高度有效的策略仅在高资源机构中可行，那么它们的广泛应用可能会受到限制，从而加剧资源丰富和资源匮乏医学院之间的差距（43）。相反，虽然像CBL/PBL这样的低资源策略看起来更具普遍性，但在没有适当的教师培训或机构支持的情况下，其有效性可能会受到削弱。目前的相关文献缺乏严格的成本效益分析（43）。此外，“资源”的定义应超越财务和技术资本，包括教师的专业知识、机构文化和行政支持——这些因素同样重要但更难以量化。未来的研究应明确检查教育干预的资源需求，并探索在适应当地实际情况的同时保持核心教学原则的灵活实施方式。

课程整合的深度和模型：教育策略与现有课程结合的方式呈现出不同的模式。第一种是深度整合模型，其中策略直接重塑了核心课程的内容结构和教学顺序，例如用“特定疾病的临床实验室诊断路径”取代传统讲座（34, 37）。第二种是平行补充模型，其中策略作为独立的短期课程（29）、课外活动（28）或翻转课堂的课前组件（31）存在。这两种模型代表了课程创新的两种不同哲学方法。深度整合模型假设实验室医学教育应该融入临床培训的框架中，强调其与日常实践的相关性。平行模型则将实验室医学视为需要专门关注的一项独立能力。有证据表明，整合课程可以让学生在不同学习阶段获得发展基本能力的机会（39）；然而，它们的实施可能受到资源限制和现有课程结构的限制（40）。两种模型都没有被明确证明哪种更优越。深度整合可能会使内容被其他临床话题稀释或掩盖。平行模块可能在将学习转移到临床实践方面遇到挑战。重要的是，这些模型并不是互斥的；一些机构可能会从结合了整合教学和重点模块的混合方法中受益。迫切需要比较有效性的研究来指导这一决策过程。比较不同教育干预的研究，如评估用于眩晕诊断的虚拟病人课程（44），证明了这种严格比较在评估临床推理结果方面的可行性和价值。

3.4.2 证据缺口和未来研究方向
本研究系统地综合了现有文献，揭示了在研究方法、内容覆盖范围和理论深度方面的显著局限性。

研究方法的局限性：现有证据的主要弱点在于研究设计的严谨性不足。大多数干预研究（7/11）采用了非随机设计[例如，历史对照组（29）、非随机同时对照组（30）]，使得其结论容易受到混淆因素的影响，并限制了因果推断。这突显了遵循STROBE等报告指南的必要性，以提高透明度和质量（45）。迫切需要设计更严格的随机对照试验（RCT）以提供更高层次的证据（38）。更重要的是，所有纳入的研究仅评估了即时或短期效果，缺乏长期纵向随访数据。这排除了评估教育干预对临床行为持久变化的潜在影响。这一发现与多位作者的建议一致，即需要进行长期随访和多中心研究（29）。

实践能力发展范围的失衡：现有研究主要集中在培养特定疾病背景下测试结果解释和诊断推理的能力上。然而，在培养其他关键临床实践能力方面的研究仍存在显著空白，包括：(1) 基于证据的实验室测试选择和价值考量，这是合理应用实验室医学的核心能力，但尚未成为课程的重点（30）；(2) 临界值的临床识别及相应的紧急响应协议——尽管这对患者安全至关重要，但在纳入的研究中完全缺失；(3) 与实验室部门高效、标准化沟通的策略和技能。尽管跨专业协作能力的培养受到了关注（28），但其深度和广度需要扩展，特别是在具体沟通策略方面。

缺乏理论依据和情境机制的探索：大多数研究未能明确阐述其教学设计背后的教育学或认知科学理论框架，只有少数例外（31）。同时，现有文献很少深入分析情境因素（如机构文化、教师专业知识以及学生先前知识的差异）如何具体调节策略实施的效果。这严重限制了在不同机构和文化背景下评估策略普遍性的准确性。未来的研究需要加强对这些情境机制的探讨。

个性化学习和教育公平性的研究不足：绝大多数报告的教学策略采用“一刀切”的方法，只有一项研究明确探讨了针对临床医学生的个性化实习教学计划（38）。鉴于越来越认识到个性化学习路径在医学教育中的重要性（这可以适应学生不同的学习需求、进度和情况，从而促进教育效果和公平性（46, 47），这一差距尤其令人担忧。研究表明，学生在临床环境中的学习方式存在显著差异，那些自我调节学习能力更强的人更能充分利用学习机会（48）。此外，该领域完全缺乏对教育干预差异效果的研究——即相同的教学策略是否对具有不同学术背景、临床经验或学习风格的学生产生不同的效果。未来的教学设计和研究应该更多地考虑学习者的个体特征，以促进教育公平性和优化效果。

通过这次系统的范围审查，我们首次整合了多种教育策略，构建了一个概念地图。通过分析11项研究，我们确定了三个核心战略主题，揭示了它们的情境依赖性，并指出了当前证据基础中的主要缺口。以下部分将总结这项审查的主要发现和局限性，并提出针对教育实践、政策和研究的具体建议。

4 主要发现
这项范围审查系统地识别并描述了旨在提高临床医学生实验室医学实践能力的学习策略。我们发现，当前的实验室医学教育策略表现出明显的综合性：主动学习策略，特别是基于案例的学习/问题导向学习（CBL/PBL），占据了主导地位，反映了向能力发展的转变。技术工具（如游戏化、模拟）主要作为增强传统教学方法互动性和情境真实性的手段。此外，教育设计强调了“结构化”和“情境化”的融合——通过临床路径教学提供标准化的知识框架，同时通过实践操作和跨专业学习将知识嵌入真实的职场情境中。这些发现共同证实了这些策略中混合教学设计的趋势。研究证实，为应对长期存在的实验室医学教学薄弱及其与临床实践脱节的问题（2, 4），教育者全球范围内积极开发并实施了各种以能力发展为目标的干预措施（3）。这些策略并不是零散或孤立的；相反，它们共同构成了一个渐进的、多维度的培养框架，从重组知识体系开始，到优化学习过程，最终融入实践情境。这一框架符合CBME的核心原则（24）。

首先，“与临床工作流程的结构化整合”这一主题下的策略直接解决了由传统按实验室技术类别组织教学方法导致的“知识碎片化”问题。例如，通过开发和应用涵盖特定疾病整个诊断和治疗周期的“临床实验室诊断路径图”（34, 37），分散在各个亚专科中的测试项目被系统性地连接和逻辑重构（34, 37）。这种类型的策略为学生提供了与现实临床工作流程同构的认知地图。从认知负荷理论的角度来看，这种方法通过将信息组织在熟悉的、临床相关的模式中，减少了额外的认知负荷，从而释放了工作记忆容量，用于真正的学习和问题解决（49, 50）。当教学设计最小化额外处理需求时，有助于获取模式，这是区分专家和新手表现的主要机制（49）。诊断路径的结构化呈现使学习者能够识别属于特定类别的问题状态，这些状态需要特定的临床步骤，这是发展临床专业知识的关键过程。

此外，结构化信息呈现的认知益处不仅限于初始学习阶段。最近的证据表明，组织良好的教学材料可以通过减少锚定偏差来提高学生认知负荷评估的准确性，这些偏差可能在复杂的、多任务学习环境中扭曲自我报告的认知负荷（51）。当学习者以连贯的、基于路径的格式接触到与临床相关的信息时，他们能够更准确地评估自己的认知处理需求，从而支持更有效的自我调节学习（52）。同时，开发并应用嵌入了临床决策逻辑的专用工具（例如，用于动脉血气分析的Excel模板）可以将复杂的、隐性的分析过程外化并标准化（例如，“四步分析方法”），指导学生按照清晰的步骤进行推理。这有效地减少了认知负荷并最大限度地减少了操作错误（35）。这两种方法共同作用，将孤立的实验室知识转化为可用于解决临床问题的结构化知识体系。在九项关于结构化整合的研究中，结果主要通过知识测试（七项研究，77.8%）和学生满意度调查问卷（六项研究，66.7%）进行评估，只有两项研究（22.2%）包含了技能评估。所有评估都在干预后立即进行，没有报告长期随访。

其次，“技术增强的互动和情境模拟”这一主题展示了数字技术在深化学习体验中的关键作用。一方面，通过开发高度真实的交互式在线应用程序来模拟从临床咨询到实验室分析再到报告解读的整个诊断过程（32），学生可以学习如何利用生物信息学数据库等专业资源来解决基于真实数据的一系列序列任务。这种建构主义方法使学生成为通过目标导向的与模拟环境互动来构建理解的主动参与者（53）。模拟允许在真实的情境中进行探索和反思，有助于发展对于临床实践至关重要的问题解决模式（53）。结合游戏元素可以利用游戏化原理来增强参与度和动机（54）。游戏化利用积分、等级和反馈等机制来满足学习者对能力和自主性的需求（54）。特定游戏元素与学习效果的提高有关：一项研究发现学习成果与学生对反馈的体验（r = 0.583）、专注度（r = 0.509）和挑战性（r = 0.421）之间存在显著的正相关（55）。因此，设计良好的游戏化环境应优先考虑即时反馈、保持专注度，并提供适当具有挑战性的任务（55）。

另一方面，系统地将游戏化设计元素（例如，进度反馈、积分/徽章、叙事场景）整合到在线学习模块中（31），显著提高了学习材料的吸引力和学习者的内在动机。这些技术增强的策略创造了一个互动的学习环境，使复杂的过程更加直观且易于掌握。两项关于技术增强模拟的研究都报告了对知识获取的积极影响。作为背景，最近一项关于护理教育中游戏化的元分析（56）报告的知识成果的综合效应量为0.99，表明游戏化方法在相关健康专业教育环境中可能是有效的。然而，这一效应量来自不同的证据集，并没有定量代表本综述中包含的两项研究的发现，其中一项研究还记录了通过游戏化元素提高了参与度和动机（31）。评估是在模块完成后立即进行的。

最后，“协作社区和真实工作场所参与”这一主题强调了学习的社交和情境性质。IPE项目有意组建来自不同学科（如临床医学、实验室医学科学和护理）的学生团队。这些团队合作处理涉及全面任务的复杂病例，如检测订单、结果解读和治疗计划（28），有效地培养了未来医疗团队成员的角色明确性和协作技能。这种方法符合情境学习理论，该理论认为学习与其发生的背景和活动密不可分（57）。通过合法的外围参与实践社区，学习者逐渐从新手观察者转变为临床团队中的核心成员，同时发展他们的能力和专业认同感（57, 58）。此外，让学生进入临床实验室并亲自参与实际工作，如样本处理、预分析处理和质量控制（29, 33），代表了在最真实的工作场所环境中的“边做边学”。这大大加强了理论知识和实际操作之间的联系，并增强了临床人员和实验室工作人员之间的相互理解。关于协作学习的研究报告的结果集中在跨专业能力（三项研究）和工作场所表现（两项研究）上，通过自我报告的调查问卷和定性反馈进行评估。没有使用客观的技能评估。

总之，本综述中确定的三种主题策略表明，实验室医学教育正在从单纯的知识传递转向强调知识结构化、互动学习过程和真实实践情境的综合培养模式。这些策略的协同应用提供了当前方法的初步概念图谱。然而，鉴于研究数量有限、非随机设计占多数以及缺乏长期随访，这幅图谱应被视为该领域的早期综合结果，而不是经过验证的全面路线图。它指出了有希望的方向，同时也强调了需要更严格的研究。

4.2 本综述的局限性
为了确保分析的深度和可行性，我们仅纳入了用中文和英文发表的同行评审文献。这可能排除了使用其他语言地区的宝贵教学实践，引入了潜在的语言偏见。其次，尽管我们努力获取完整文本，但由于某些文件（如会议摘要或特定期刊的旧文章）不可用，一些相关证据可能被遗漏。本综述的搜索主要限于已发表的同行评审文献，没有广泛纳入灰色文献（例如，未发表的报告、详细的会议论文）。因此，一些正在进行或未发表的创新教学实践可能被遗漏。未来的更新可以考虑扩大搜索范围以包括这些来源。

此外，“教育策略”的定义和报告细节在所包含的研究中差异很大。干预措施在内容、强度和实施细节方面表现出高度异质性，这限制了不同策略之间的直接比较及其效果的综合。最后，作为一项范围综述，本研究没有进行方法学质量评估或偏见风险评估。因此，关于所描述策略有效性的结论应谨慎解读，并需要通过后续更严格的系统综述进行验证（26）。

4.3 研究意义和建议
对于政策和课程规划的影响：教育管理者和课程委员会应充分认识到实验室医学实践能力是临床能力的核心组成部分，而非边缘内容（3），这凸显了系统地将实验室医学整合到本科医学课程中的紧迫性。同时，应鼓励和支持将本综述中确定的综合策略（例如，基于路径的教学模块、案例讨论和数字工具）纳入核心课程。还应提供必要的资金和师资发展支持，以创建此类教育资源。
对于教育实践者的建议：教学设计者和实施者应根据不同的教学目标和学生阶段选择或组合策略。对于低年级学生，可以优先考虑“结构化整合”和“技术增强”主题下的引导策略，以建立基础知识并激发兴趣。对于高年级或实习阶段的学生，应增加与“工作场所参与”和“跨专业协作”相关的策略比例，以促进知识向临床行为的转化。此外，在应用高度定制的数字工具或实施IPE时，必须仔细考虑机构的资源和协调能力，以确保干预措施的可行性和可持续性。
对于未来研究的要求：为解决当前的证据缺口，未来的研究应：(1) 采用更严格的研究设计，如设计良好的随机对照试验，并进行长期随访，以评估教育干预对长期知识保留、临床行为甚至患者护理的潜在影响；(2) 扩大研究范围，超越对特定疾病的检测解读的关注，深入探讨如何有效培养尚未得到足够重视的核心实践能力，如基于证据的检测选择、临界值管理和与实验室部门的有效沟通；这些能力对于高价值、成本敏感的护理至关重要，应基于循证实验室医学的原则进行指导。最近的国家级倡议和教育工作框架强调了将这些能力整合到研究生医学教育中的重要性，以帮助医生应对复杂的医疗系统，减少浪费并改善患者结果（59–61）；(3) 加强理论基础和机制探索。未来的研究应基于教育学或认知科学框架（如认知负荷理论、情境学习理论或自我决定理论），以更好地理解特定教育策略为何及如何产生效果（49, 50, 54, 57）。这将有助于识别干预措施的有效组成部分，并提高不同教育背景下的研究发现普遍性。